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Enregistrement W4252426561 · doi:10.1149/ma2018-01/37/2203

From Salt to Germanene: A Cookbook for Electrochemical Formation of 2D Materials (Inspired by R. Adžić)

2018· article· en· W4252426561 sur OpenAlexaff
Jakub Drnec, John L. Stickney, David A. Harrington

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermaneneSiliceneGrapheneMonolayerNanotechnologyIonic bondingMaterials scienceExfoliation jointUnderpotential depositionChemical vapor depositionChemical physicsChemistryElectrochemistryIonElectrodePhysical chemistryCyclic voltammetryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The re-discovery of graphene[1], until now the most studied 2D material, opened a large playground for scientists to study exotic properties of confined electrons. A few monolayers thick 2D sheets of insulating or semiconducting materials with various atomic compositions rapidly became a hot topic. Such sheets were shown to behave differently compared to their 3D counterparts, in large part due to the different electronic structure arising from the 2D nature of the material. They bear great promise for applications in electronics and optoelectronics, sensors, composite materials, photovoltaics, medicine, quantum dots, energy storage and cryptography. The most renowned 2D material is certainly graphene, but its analogs silicene and germanene have also drawn increased attention due to their potentially simpler incorporation in current semiconductor electronics. There are several means of preparation for 2D materials: exfoliation or cleavage, chemical vapor deposition (CVD) and, as recently shown, also by underpotential deposition (UPD) [2]. Because standard UPD of transition metals also effectively results in formation of 2D layers, it might therefore be possible to explain the recently observed electrochemical formation of germanene by some of the principles discovered by R. Adžić et al. regarding UPD growth. They suggested that depending on the nature of the bond within the 2D layer (ionic vs. covalent) one can perhaps predict the general 2D structure of the layer (mixed monolayer vs. bilayer) [3]. We tested this idea in both UHV and electrochemical environments and found that this suggestion indeed holds in the case of truly ionic CsI layers [4]. The CsI layers, prepared in UHV by coadsorption of Cs and iodine, undergo several phase transitions from mixed monolayer with a honeycomb motif through to a bilayer. Simple electrostatic calculations showed that this evolution is expected from a theoretical perspective. To further test the hypothesis, we also prepared 2D CsO layers which are also strongly ionic due to the high oxygen electronegativity. Indeed, the observed 2D structures are the same as in the CsI case pointing to the universality of the hypothesis proposed by R. Adžić et al. These results later sparked the idea that, by following the same principles, the honeycomb structure could be patterned onto the surface also for different elements because the presence of the anion in the electrolyte forces the layer to be deposited in the honeycomb arrangements. To show that this approach is feasible, we deposited germanium on Au(111) as the UPD has been studied before and it is still difficult to prepare germanene in UHV environment. We found that indeed the germanium deposition results in a honeycomb layer after following a certain protocol [2]. Furthermore the growth process was also characterized by STM, Raman spectroscopy and Surface X-ray diffraction (SXRD). [1] K. S. Novoselov, A. K. Geim, S. V. Morozov, D. Jiang, Y. Zhang, S. V. Dubonos, I. V. Grigorieva, A. A. Firsov, Science , 306 (2004), 666–669 [2] M. Ledina, N. Bui, X. Liang, Y. -G. Kim, J. Jung, B. Perdue, C. Tsang, J. Drnec, F. Carla, M. P. Soriaga, T. J. Reber, J. L. Stickney, J. Electrochem. Soc. , 164 (2017), D469-D477 [3] J. X. Wang, I. K. Robinson, J. E. DeVilbiss and R. Adžić, J. Phys. Chem. B, 104 (2000), 7951–7959 [4] J. Drnec and D. A. Harrington, Surface Science, 604 (2010), 2106–2115; J. Drnec and D. A. Harrington, Surface Science, 630 (2014), 9-15

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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